"

Rất nhiều bạn muốn tìm hiểu SD nhưng đôi khi vẫn loay hoay khi chưa biết bắt đầu từ đâu hay có những bạn dù đã dùng SD nhiều nhưng vẫn cảm thấy SD như một bộ môn gacha, dù có gen hàng ngàn bức hình những vẫn chưa thể ngừng những câu hỏi vì sao ? Mình đã từng trải qua những lúc như vậy và mình hiểu được trăn trở của các bạn. Khoá học SD Art sẽ giúp các bạn có một cái nhìn tổng quan về SD hơn, hiểu rõ nhưng điểm cốt lõi, làm sáng rõ những khái niệm mơ hồ và giúp các bạn tiến vào thế giới SD đầy biến hoá .

"

Khoá học phù hợp với ai ?

  • Các bạn chưa hề biết chút gì về SD, hoặc biết sơ sơ nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu
  • Các bạn đã từng dùng SD nhưng mà vẫn mơ hồ chưa hiểu rõ chính xác SD hoạt động ra sao, nhưng thế nào, vì sao lại thế ...
  • Các bạn muốn luyện tập song tu cả ComfyUI và Automatic, muốn dùng đc SD ở bất kỳ đâu, vận hành được trong mọi trường hợp

Bạn sẽ được học gì trong khoá học ?

  • Học sử dụng song hành 2 GUI phổ biến nhất của SD là Automatic1111 và ComfyUI
  • Học về các nguyên lý vận hành của SD, các khái niệm cơ bản và nâng cao thông qua sơ đồ vận hành và workflow ComfyUI cơ bản
  • Học về các chỉ số generate cơ bản, ảnh hưởng của các chỉ số trong quá trình gen hình ở SD1.5 và SDXL
  • Học về cách nhận biết cách loại dữ liệu, model, cách đánh giá và sử dụng model
  • Học sâu về phương pháp viết prompt, cú pháp và ảnh hưởng của prompt đến các yếu tố trong hình ảnh
  • Học về các nguyên lý hires, img-img qua sơ đồ làm việc của ComfyUI

Chi tiết khoá học SD Art

Số lượng học viên

3-6

Ưu tiên với nhóm bạn học chung

Lịch học

1 buổi online

Lịch học xắp xếp linh động sau khi xếp nhóm

Học phí

1.000.000

Giảm 10% khi đăng ký từ 2 khoá học

Mục tiêu sau khoá học

  • Học viên có thể sử dụng Automatic1111 và ComfyUI cơ bản, tự xây dựng các workflow cho riêng mình.
  • Làm chủ được các công cụ, các cách sử dụng, cài đặt, tải dữ liệu. Làm chủ và hiểu được các loại model
  • Làm chủ được cách viết prompt, tối ưu prompt,tự xây dựng và viết prompt / template một cách độc lập nhanh chóng
  • Tối ưu được các quy trình làm việc, giảm thiểu các thao tác thừa khi generate ảnh, tạo được ảnh chất lượng cao nhất với cấu hình tối ưu

"

SD hiện tại đã được ứng dụng vô vàn lĩnh vực trong đời sống nhờ những lợi thế về từ các công cụ chuyên biệt như Controlnet / Inpaint. Tuy nhiên không phải ai cũng biết và hiểu được các công cụ nâng cao, cách sử dụng tối đa sức mạnh của SD. Khoá học SD Art master sẽ mở ra cho những điều thần kỳ của SD, cách để ứng dụng SD vào bất kỳ công việc nào

"

Khoá học phù hợp với ai ?

  • Những bạn đã học qua khoá SD Art
  • Những bạn đã nắm rõ cách hoạt động cơ bản của SD, Automatic1111, ComfyUI
  • Những bạn có nhu cầu tìm hiểu sâu hơn về controlnet / inpaint, cách extension nâng cao và cách vận dụng SD vào các ngành nghề như kiến trúc, nhiếp ảnh, thời trang...
  • Những bạn đã quá chán với cách generate hình thông thường và muốn làm ra những sản phẩm có tính ứng dụng cao hơn ...

Bạn sẽ được học gì trong khoá học ?

  • Học và tìm hiểu chuyên sâu về cách vận hành của Inpaint trong ComfyUI và Automatic1111
  • Học về sự khác biệt của model inpainting và cách tạo model inpainting bất kỳ
  • Tìm hiểu các extension, các cách chọn / tạo mask trong inpaint
  • Tìm hiểu chuyên sâu về các loại controlnet, ứng dụng của từng loại trong các trường hợp cụ thể
  • Tìm hiểu về các cách kết hợp các loại controlnet, cách sử dụng extension bổ trợ
  • Học về sự kết hợp giữa inpaint, controlnet, img-img để thực hiện các tác vụ như lên hình bản vẽ kiến trúc, thay đổi trang phục, tạo background sản phẩm, phục chế hình ảnh ... trong cả Automatic1111 và ComfyUI
  • Cách để tự động hoá các tác vụ và tối ưu workflow phức tạp trong ComfyUi và Automatic1111

Chi tiết khoá học SD Art master

Lưu ý - Có thể đăng ký học riêng Automatic hoặc ComfyUI tuỳ yêu cầu

Số lượng học viên

3-6

Ưu tiên với nhóm bạn học chung

Lịch học

2 buổi online

Buổi 1 - Automatic / Buổi 2 - ComfyUI

Học phí

1.500.000

Giảm 10% khi đăng ký từ 2 khoá học

Mục tiêu sau khoá học

  • Học viên có thể ứng dụng các kiến thức đã học và ứng dụng, tạo ra bất kỳ workflow phức tạp nào
  • Hiểu và làm chủ được inpaint / controlnet một cách tự nhiên
  • Ứng dụng SD vào các tác vụ như biến ảnh 2D thành 3D, tạo background sản phẩm, phục chế ảnh ...
  • Có thể khai thác và sử dụng tối đa sức mạnh của SD trong bất kỳ công việc nào

"

Thế mạnh lớn nhất của Stable Diffusion chính là có thể training tự do. Thế nhưng training trong SD lại là một lĩnh vực khá khó và thiếu hụt những tài liệu chuẩn hoá để người dùng có thể học tập một cách chuẩn chỉ và bài bản. Khoá học SD Training này được mình đúc kết từ quá trình training với rất nhiều thể loại cùng lĩnh vực khác nhau. Với viêc đọc và code lại các bản training từ SD1.5 tới SDXL, mình tự tin có thể mang đến cho mọi người những kiến thức tốt nhất trong linh vực training SD

"

Khoá học phù hợp với ai ?

  • Khoá học phù hợp với bất kỳ bạn nào đã biết hoặc chưa biết chút gì về SD
  • Khoá học phù hợp với các bạn đang có nhu cầu sử dụng SD một cách mạnh mẽ và có sự cá nhân hoá cao hơn
  • Phù hợp với các bạn trong ngành game, kiến trúc, hội hoạ ... cần có thể training để tối ưu công việc
  • Hoặc bất kỳ một bạn nào đang muốn AI hoá idol của bản thân mà vẫn chưa biết bắt đầu từ đâu
  • Những bạn muốn tiến thân vào ngành Model Creator

Bạn sẽ được học gì trong khoá học ?

  • Học về cách cách training checkpoint/lora/embedding SD1.5, SDXL
  • Tìm hiểu sâu về các chỉ số khi training, tác động của các chỉ số tới kết quả train
  • Học về các công thức tính toán khi training
  • Tìm hiểu về các phương pháp kohya trên máy tính và colab
  • Làm chủ được cách tìm kiếm, chọn lọc, xử lý dữ liệu train trong từng trường hợp cụ thể
  • Làm chủ được cách đặt caption với các nhu cầu khác nhau, ảnh hưởng của caption đến việc sử dụng checkpoint / lora
  • Làm chủ các chức năng nâng cao khi train như sao lưu, resume train, multi train
  • Làm các ví dụ cụ thể trong training như train trang phục, style ảnh, train nhân vật, train face, train đối tượng cụ thể, train đa đối tượng trong một model, train đối tượng chính phụ

Chi tiết khoá học SD Training

Số lượng học viên

3-6

Ưu tiên với nhóm bạn học chung

Lịch học

2 buổi online

1 tiết lý thuyết - thực hành, 1 tiết chữa bài - thực hành các trường hợp đặc biệt

Học phí

1.500.000

Giảm 10% khi đăng ký từ 2 khoá học

Mục tiêu sau khoá học

  • Học viên có thể làm chủ các phương pháp train và có thể training bất kỳ yêu cầu cụ thể nào
  • Có tư duy về cách đặt chỉ số train, đặt caption, xử lý dữ liệu với từng yêu cầu train cụ thể
  • Làm chủ được các phương pháp train đối tượng, style ảnh, nhân vật, trang phục
  • Hiểu được nhưng khả năng của training cũng như giới hạn của SD15 và SDXL

"

Xử lý và tinh chỉnh dữ liệu sau khi train là một công việc cực kỳ quan trọng để tạo ra một sản phẩm tốt và dễ dùng cũng như sửa chưa sai lầm khi train. Tuy nhiên đây là một kỹ năng cực kỳ khó và gần như không một nơi nào chỉ dạy. Khoá học SD Training after này được mình đúc kết từ vô vàn các nhưng bài test và kiến thức chuyên sâu từ nhiều nguồn. Đây là kiến thức sẽ mang đến cho bạn cách nhìn mới về training, mở rộng tiềm năng của train, rút ngắn thời gian train, mở ra cách nhìn rộng lớn hơn về cách vận hành dữ liệu trong Stable Diffusion

"

Khoá học phù hợp với ai ?

  • Phù hợp với các bạn đã biết generate / sử dụng Automatic1111 cơ bản, có kỹ năng và đã từng training model
  • Các bạn muốn tìm hiểu chuyên sâu về training và các cách tối ưu hiệu quả train
  • Những bạn muốn tiến sâu hơn trong ngành model creator, tạo ra các model với chất lượng cực cao và dễ dùng.
  • Những bạn muốn làm chủ kỹ năng merger, làm chủ cách vận hành dữ liệu của SD

Bạn sẽ được học gì trong khoá học ?

  • Học được các phương pháp hiệu chỉnh lora / checkpoint
  • Phương pháp tách các lớp dữ liệu như chất liệu, hình khối trong model
  • Phương pháp trích xuất và di chuyển dữ liệu train
  • Các phương pháp merger model theo từng yêu cầu cụ thể
  • Ứng dụng kiến thức hiệu chỉnh dữ liệu để tối ưu phương pháp training
  • Cách hiệu chỉnh ánh sáng, tương phản, detail, style trong checkpoint bất kỳ

Chi tiết khoá học SD Training after

Lưy ý : Khoá học khá nặng về tính lý thuyết và cần hiểu tương đối về train để đạt hiệu quả tốt nhất

Số lượng học viên

3-5

Ưu tiên với nhóm bạn học chung

Lịch học

2 buổi online

Buổi 1 - Xử lý dữ liệu trong Lora | Buổi 2 - Xử lý dữ liệu checkpoint

Học phí

1.500.000

Giảm 10% khi đăng ký từ 2 khoá học

Mục tiêu sau khoá học

  • Làm được các lora cao cấp như lora slider
  • Tối ưu được quá trình training bằng các phương pháp hiệu chỉnh dữ liệu
  • Có thể chỉnh sửa được model training mà không phải train lại
  • Có tư duy về dữ liệu, tạo được model theo mục tiêu bất kỳ bằng các cách xử lý dữ liệu

Đồng hành cùng với học viên

Với mục tiêu học xong không phải là hết, hungdiffusion cam kết đồng hành cùng học viên trên con đường chinh phục Stable Diffusion

Tư vấn / Hỗ trợ cài đặt SD trên mọi nền tảng giúp học viên

Miễn phí cập nhật và bổ sung kiến thức của khoá học trọn đời

Được gửi các tài liệu / tài nguyên học tập độc quyền

Tham gia nhóm chat theo từng lớp học, hỗ trợ giải đáp thắc mắc 24/7

Tư vấn định hướng công việc. Ưu tiên giới thiệu các công việc liên quan

Ưu đãi khi sử dụng các dịch vụ khác tại hungdiffusion

Quy trình đăng ký và học tập

1

Học viên điền form đăng ký khoá học tương ứng tại trang chủ hungdiffusion.com hoặc liên hệ admin để nhận tư vấn trực tiếp

2

Admin sẽ chủ động liên hệ và trao đổi / tư vấn với học viên để xắp xếp lịch học và thống nhất quá trình học tập

3

Học viên thanh toán học phí và tham gia nhóm chat hỗ trợ riêng cho từng lớp học, nhận lịch học, tài liệu, hỗ trợ cài đặt cần thiết trước khi học

4

Tiến hành học theo lịch đã xắp xếp, nhận các bài tập củng cố kiến thức sau quá trình học

5

Admin sẽ hỗ trợ giải đáp thắc mắc liên quan sau quá trình học tập để đạt kết quả tốt nhất

Quy trình đăng ký và học tập

  • Sau khi hoàn tất đăng ký đặt lớp, mình sẽ gom nhóm học trong thời gian muốn nhất 7 ngày. Trong trường hợp không đủ học viên, mình cũng vẫn sẽ mở lớp dạy.
  • Sau khi xếp nhóm, các học viên trong nhóm sẽ vote lịch trong những ngày gần nhất để phù hợp với mọi người ( Hiện tại đa phần các lớp học sẽ diễn ra vào buổi tối. Các buổi học trong cùng một khoá thường cách nhau khoảng 5-7 ngày)